我一直在评估各种AI代理框架（如LangChain、CrewAI、AutoGPT、OpenClaw等），并试图弄清楚哪些因素使得某些框架在生产环境中有效，而其他框架仅仅是有趣的演示。
我目前的“生产就绪”检查清单如下：
1. 跨会话的持久记忆（不仅仅是上下文窗口的填充）
2. 真实工具的使用与错误恢复（文件输入/输出、命令行、浏览器、API）
3. 多模型支持（在Claude、GPT、本地模型之间切换而无需重写）
4. 通过技能/插件系统实现可扩展性，而不是硬编码的链条
5. 作为守护进程/服务运行，而不仅仅是手动调用的命令行工具
6. 安全边界——沙箱、权限模型、审计日志
我注意到大多数框架在这些方面中的1-2项做得很好，但在其他方面却表现不佳。那些为演示而构建的框架往往有华丽的用户界面，但在你尝试无人值守运行一周时就会崩溃。
你的检查清单是什么？你见过哪些模式将真正的代理基础设施与周末项目区分开来？
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